جلد 39 -                   جلد 39 - صفحات 0-0 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Kheiri B, Fazel Ghaziani M. New perspective of dentistry: Artificial intelligence and its role in the diagnosis of dental diseases; A review article. J Dent Med-tums 2026; 39 : 3
URL: http://jdm.tums.ac.ir/article-1-6332-fa.html
خیری بیتا، فاضل قاضیانی منا. چشم انداز جدید دندانپزشکی: هوش مصنوعی و نقش آن در تشخیص بیماری‌های دندانی؛ یک مقاله مروری. مجله دندانپزشکی. 1405; 39 ()

URL: http://jdm.tums.ac.ir/article-1-6332-fa.html


1- دانشجوی ارشد فناوری تصویربرداری پزشکی، گروه آموزشی رادیولوژی، دانشکده پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تبریز، تبریز، ایران
2- استادیار گروه آموزشی رادیولوژی، دانشکده پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تبریز، ایران
چکیده:   (420 مشاهده)
زمینه و هدف: به دلیل تسهیل فرآیند تشخیص و تصمیم گیری بالینی در دندانپزشکی با استفاده از هوش مصنوعی (AI) در سال‌های اخیر، استفاده از این ابزار در دندانپزشکی بسیار مورد توجه قرار گرفته است. بر همین اساس لازم است دندانپزشکان از مزایا و معایب هوش مصنوعی قبل از اجرای آن آگاه باشند. مطالعه حاضر با هدف بررسی جامع کاربردهای مختلف هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های دندانی همراه با چالش‌ها و معایب آن انجام شد.
روش بررسی: برای این مقاله مروری، یک جستجوی کامل بر روی پایگاه‌های اطلاعاتی Pub-Med و Google Scholar انجام شد و مطالعات منتشر شده طی سال‌های اخیر و همچنین مطالعات منتشر شده 2024 با استفاده از کلید واژه‌های «هوش مصنوعی»، «دندانپزشکی»، «تشخیص» گردآوری شد. در نهایت مقالات مرتبط، با تمرکز بر هوش مصنوعی در دندانپزشکی و تشخیص بیماری‌های دندانی انتخاب و مورد ارزیابی قرار گرفت.
یافته‌ها: پیشرفت‌های هوش مصنوعی در تصویربرداری دندان، به ویژه از طریق یادگیری ماشینی (ML) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks-ANN)، به طرز چشمگیری روش‌های تشخیص بیماری‌های دندانی را متحول کرده است. این فناوری‌ها با استفاده از الگوریتم‌هایی که به سیستم‌ها امکان یادگیری و واکنش به داده‌ها را می‌دهند، به دندانپزشکان کمک می‌کنند تا اطلاعات پیچیده را تحلیل کنند و نتایج دقیق‌تری به دست آورند. جدیدترین پیشرفت در این حوزه، یادگیری عمیق (DL) است که با استفاده از چندین لایه شبکه عصبی، قادر به پردازش داده‌های بدون برچسب و پیش‌بینی نتایج می‌باشد. این تکنیک‌ها در زمینه‌های مختلفی مانند تصویربرداری تشخیصی، پریودنتولوژی، تشخیص پوسیدگی دندان و غربالگری پوکی استخوان کاربرد دارند و به بهبود کیفیت خدمات دندانپزشکی کمک می‌کنند. علیرغم مزایای هوش مصنوعی در دندانپزشکی بالینی، سه چالش بحث برانگیز شامل سهولت استفاده، بازگشت مالی سرمایه و شواهد عملکرد یا به عبارتی قابل اعتماد بودن وجود دارد و باید مدیریت شوند.
نتیجه‌ گیری: همانطور که نتایج به ‌دست ‌آمده نشان می‌دهد، مهم‌ترین مزیت هوش مصنوعی، تشخیص بیماری‌های دندان است. هوش مصنوعی با خودکارسازی وظایف روتین و بهبود مراقبت از بیماران، پتانسیل بالایی برای کاهش فشار بر سیستم‌های بهداشتی دارد. با این حال، این فناوری هرگز نمی‌تواند جایگزین تخصص انسانی شود و باید بر اساس اصول اخلاقی هدایت گردد. در نهایت، هوش مصنوعی به عنوان ابزاری ارزشمند در دندانپزشکی شناخته می‌شود و تصمیم‌گیری نهایی همواره بر عهده دندانپزشک باقی می‌ماند.
شماره‌ی مقاله: 3
متن کامل [PDF 1413 kb]   (231 دریافت)    

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله دندانپزشکی می‌باشد.

طراحی و برنامه نویسی: یکتاوب افزار شرق

© 2026 , Tehran University of Medical Sciences, CC BY-NC 4.0

Designed & Developed by: Yektaweb